Оркестрирајќи агенти за вештачка интелигенција во DevOps Pipelines за еластичност и објаснување

Вовед

Во последниве години, вештачката интелигенција (ВИ) стана интегрален дел од развојот на софтвер, овозможувајќи им на програмерите да изградат поинтелигентни, ефикасни и скалабилни системи. Сепак, како што развојот на софтвер управуван од вештачка интелигенција продолжува да расте, комплексноста на овие системи исто така се зголемува, што го прави предизвик да се обезбеди нивната еластичност и објаснување. Оваа статија го истражува концептот на оркестрирање на агенти за вештачка интелигенција во цевководи DevOps за еластичност и објаснување, фокусирајќи се на комбинацијата на DSPy и LangChain за напредна оркестрација и објаснување.

Потребата од еластичност и објаснување во развојот на софтвер управуван од вештачка интелигенција

Отпорноста и објаснувањето се два критични аспекти на развојот на софтвер управуван од вештачка интелигенција. Отпорноста се однесува на способноста на системот да издржи и да се опорави од неуспеси, додека објаснувањето се однесува на способноста на системот да обезбеди увид во неговите процеси на донесување одлуки. Во контекст на развој на софтвер управуван од вештачка интелигенција, еластичноста и објаснувањето се од суштинско значење за обезбедување на доверливост, доверливост и одржливост на системите со вештачка интелигенција.

Улогата на DSPy и LangChain во оркестрацијата со вештачка интелигенција

DSPy и LangChain се две популарни рамки за градење и оркестрирање на агенти за вештачка интелигенција. DSPy е рамка на Python за градење и распоредување на модели со вештачка интелигенција, додека LangChain е рамка за градење агенти за разговорна вештачка интелигенција. Со комбинирање на DSPy и LangChain, програмерите можат да создадат напредни цевководи за оркестрација со вештачка интелигенција кои овозможуваат следење, евидентирање и објаснување во реално време.

Комбинирање на DSPy и LangChain за напредна оркестрација и објаснување

Следниот блок на кодови покажува како да се комбинираат DSPy и LangChain за напредна оркестрација и објаснување:

увоз dspy
увозен лангсин


гасовод = dspy.Pipeline(
    задачи=[
        dspy.Task("model", "model.py"),
        dspy.Task ("податоци", "data.py"),
        dspy.Task("евалуација", "евалуација.py")
    ]
)

# Креирајте агент LangChain
агент = langchain.Agent(
    цевковод=цевковод,
    chain=langchain.Chain(
        задачи=[
            langchain.Task ("model", "model.py"),
            langchain.Task ("податоци", "data.py"),
            langchain.Task („евалуација“, „евалуација.py“)
        ]
    )
)

# Стартувај го агентот
agent.run()

Овој код блок создава DSPy цевка со три задачи: модел, податоци и евалуација. Потоа создава агент LangChain кој го користи цевководот за да ги оркестрира задачите. Агентот потоа се извршува, овозможувајќи следење, евидентирање и објаснување во реално време.

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за DSPy и LangChain:

1. dspy.Pipeline(tasks=[...]): Создава цевковод DSPy со наведените задачи.
2. langchain.Agent(pipeline=..., chain=...): Создава агент LangChain кој ги користи наведениот цевковод и синџир.
3. dspy.Task(име, модул): Создава задача DSPy со наведеното име и модул.
4. langchain.Task(име, модул): Создава задача LangChain со наведеното име и модул.
5. pipeline.run(): Ја извршува цевката DSPy.
6. agent.run(): Го извршува агентот LangChain.
7. dspy.log.info(...): евидентира информативни пораки користејќи DSPy.
8. langchain.log.info(...): евидентира информативни пораки користејќи LangChain.
9. dspy.metrics(...): собира метрика користејќи DSPy.
10. langchain.metrics(...): Собира метрика користејќи LangChain.

Визуелизација

Следната табела го прикажува работниот тек на гасоводот DSPy и LangChain:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    "етикети": ["Модел", "Податоци", "Евалуација"],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "DSPy Pipeline",
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        „податоци“: [10, 20, 30]
      },
      {
        "етикета": "Агент на Ланг Чејн",
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        „податоци“: [15, 25, 35]
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "наслов": {
      „екран“: точно,
      "text": "DSPy и LangChain Pipeline Workflow"
    },
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Овој графикон го прикажува работниот тек на гасоводот DSPy и LangChain, покажувајќи го бројот на задачи извршени од секоја рамка.

Заклучок

Оркестрирањето на агенти за вештачка интелигенција во цевководите на DevOps за еластичност и објаснување е критичен аспект на развојот на софтвер управуван од ВИ. Со комбинирање на DSPy и LangChain, програмерите можат да создадат напредни цевководи за оркестрација со вештачка интелигенција кои овозможуваат следење, евидентирање и објаснување во реално време. Блокот со кодови и графиконот дадени во овој напис ја демонстрираат моќта на комбинирање на DSPy и LangChain за напредна оркестрација и објаснување.